At Repsol, we are committed to equality and do not request personal information. We believe that diversity contributes to innovative ideas and provides added value that enables us to benefit from mutual learning and perform our best work. Here, what counts is your experience and your ability to create value. We offer you the opportunity to grow professionally, develop your career with challenging projects and collaborate with talented people worldwide. As a company committed to diversity and inclusion, we encourage all professionals who meet the job description requirements to apply.
Información clave:
- Equipo:D.G.Digitalizacióny Servicios
- Localización: Madrid, España
- Nivel de experiencia: +5 años
- Requisitos: I nglés B2 o superior + , Grado Universitario en disciplinas asociadas a IA. Se valorará máster odoctorado.
El equipo al que te unes:
Formamos parte del área deDataScience, dependientes de la DG. Digitalización y Servicios . Esta área es la responsable de diseñar e implementar modelos que optimicen procesos clave en toda la compañía: desde operaciones industriales y eficiencia energética hasta iniciativas de sostenibilidad y transición energética. Nuestro objetivo es convertir los datos en un activo estratégico que genere valor tangible para el negocio , aplicando técnicas avanzadas de Inteligencia Artificial tradicional y generativa . E ste equipo es pieza clave para acelerar la transformación digital de Repsol. Contribuye directamente a proyectos críticos que impactan en la competitividad, la innovación y la sostenibilidad. Estas acciones permite nanticipar tendencias, reducir riesgos y mejorar la eficiencia en entornos complejos.
Principales tareas:
- Extraer, procesar y analizar grandes volúmenes de datos corporativos procedentes de múltiples fuentes para impulsar iniciativas basadas en IA tradicional y generativa , para impulsar la optimización y la mejora del desarrollo de productos.
- Evaluar la calidad, eficacia y precisión de nuevas fuentes de datos, proponiendo mejoras en su gobernanza y adquisición.
- A partir de los datos disponibles desarrollar modelos personalizados para resolver las iniciativas de IA existentes en Repsol.
- Diseñar, entrenar y validarmodelos avanzados de ML/DL, incluyendo algoritmos clásicos (regresión, boosting , árboles) y modelos modernos basados enredes neuronales yLLMs.
- A modo de ejemplo, u tili zarel modelado predictivo para aumentar y optimizar las experiencias de los clientes, la generación de ingresos, la segmentación de anuncios y otros resultados empresariales.
- Diseñar marcos de prueba A / B y determinar siempre una métrica para evaluar los modelos.
- Colaborar con equipos de ingeniería, cloud , IT y negocio para integrar modelos en productos y servicios existentes, asegurando escalabilidad y fiabilidad.
- Desarrollar procesos y herramientas para supervisar y analizar el rendimiento del modelo y la precisión de los datos. Diseñar pipelines de monitorización, lifecycle management y alertado, en línea con las mejores prácticas deMLOps.
- Realizar estas acciones dentro de un Marco acorde al reglamento de Inteligencia Artificial.
Qué ofrecemos:
- Aportación a plan de pensiones
- Servicios de apoyo al empleado
Encajarás en el puesto si:
- Has cursado un máster o Doctorado en Estadística, Matemáticas, Ciencias de la Computación u otro campo cuantitativo. Tienes experiencia con5-7 años realizando proyectos de IA en el sector empresarial. Tienes experiencia sólida en técnicas estadísticas y algoritmos de ML como:
- GLM/Regresión, Random Forest, Boosting, árboles de decisión
- Text Mining, NLP, análisis de redes sociales
- Modelado predictivo, simulación y análisis de escenarios
- Redes neuronales profundas
- Posees experiencia en proyectos conLLMse IA Generativa, incluyendo:
- Uso deHuggingFaceTransformers, modelos open- source y APIs comerciales
- Orquestación conLangChainu otros frameworksde agentes y pipelines generativos
- Construcción de asistentes, copilotos, sistemas de RAG y automatizaciones avanzadas
- Manejas herramientas modernas de IA y desarrollo:
- Pythony librerías científicas: pandas, NumPy ,scikit-learn.
- Frameworks de ML/DL:TensorFlow,PyTorch,xgboost,lightgbm, SVM.
- Frameworks de IA generativa y NLP:transformers,LangChain,Ragas,DeepEval.
- MLOps :MLflow, DVC,Kubeflow,Airflow.
- Explainable AI:SHAP, LIME.
- Responsible AI:Giskard,Fairlearn, AIF360.
#LI-PR1
Required skills: